[发明专利]互联网中的模糊离散全局滑模拥塞控制方法

摘要

本发明涉及一种互联网中的模糊离散全局滑模拥塞控制方法。属于互联网拥塞控制领域。该方法为解决互联网中的拥塞现象，将T-S模糊控制和离散全局滑模控制相结合，共同进行互联网的拥塞控制。首先通过选择模糊规则和隶属函数，对非线性的网络拥塞控制系统建立T-S模糊模型，并通过引入带有时变时滞的不确定项来代表网络参数的变化，然后利用LMI设计渐近稳定的离散全局滑模面，消除了系统的趋近过程，并且所设计的控制器能够有效降低系统的抖振现象。本发明在较宽的网络参数变化范围内，仍然具有良好的鲁棒性。

主权项

一种互联网中的模糊离散全局滑模拥塞控制方法，其特征在于包括如下步骤：(A)初始化W(t)，q(t)，N(t)，C(t)，R(t)和p(t)网络参数，初始值分别表示为W0，q0，N，C，R0和p0；其中：W(t)代表TCP网络的窗口大小，q(t)代表路由器中当前的队列长度，N(t)代表激活的连接数，C(t)代表主干链路容量，R(t)代表往返时延，0≤p(t)≤1代表分组丢弃/标记概率，W0代表TCP网络窗口的期望值，q0代表路由器中期望的队列长度，N，C和R0分别为N(t)，C(t)和R(t)的标称值，p0=2N2/(R02C2)；(B)以0.002s为采样周期对进入到路由器中的数据帧进行采样；(C)如果采样时间未到，则等待，如果采样时间已到，则读取W(t)，q(t)，N(t)，C(t)，R(t)和p(t)的数值；(D)对于如式(1)所示的非线性的网络拥塞控制系统 x · ( t ) = F ( x , u ) = a ( x ) + b ( x ) u ( t ) - - - ( 1 ) 其中： x · ( t ) = x · 1 ( t ) x · 2 ( t ) , x1(t)=q(t)‑q0，x2(t)=W(t)‑W0， a ( x ) = a 1 ( x ) a 2 ( x ) , b ( x ) = b 1 ( x ) b 2 ( x ) , u(t)=p(t)‑p0且‑p0≤u(t)≤1‑p0， a 1 ( x ) = N ( t ) τ ( t ) [ x 2 ( t ) + W 0 ] - C ( t ) , a 2 ( x ) = 1 τ ( t ) - [ x 2 ( t ) + W 0 ] [ x 2 ( t - τ ( t ) ) + W 0 ] 2 τ ( t ) p 0 , b1(x)=0， b 2 ( x ) = [ x 2 ( t ) + W 0 ] [ x 2 ( t - τ ( t ) ) + W 0 ] 2 τ ( t ) , τ(t)=R(t)，通过选择两条模糊规则进行T‑S模糊建模；所述的两条模糊规则是：规则1：如果W(t)在W0附近并且q(t)在q0附近，那么 x · ( t ) = A 1 x ( t ) + Bu ( t ) - - - ( 2 ) 规则2：如果W(t)在W0附近并且q(t)在拥塞路由器的最大缓存附近，那么 x · ( t ) = A 2 x ( t ) + Bu ( t ) - - - ( 3 ) (E)对两条模糊规则的数学表达式进行离散化处理，并在模型中引入带有时变时滞的不确定项，以此来代表N(k)，C(k)和R(k)的实际变化所带来的不确定性因素；(F)对两条模糊规则的数学表达式中的x(k)作线性变换，使之变为z(k)；(G)通过选择隶属函数Τij(zj(k))，从而得到全局模糊状态方程；(H)利用LMI确定出渐近稳定的离散全局滑模面S(k)的具体表达式；(I)利用步骤(G)中的全局模糊状态方程、步骤(H)中的离散全局滑模面S(k)、离散趋近律和采样时得到的具体的网络参数，得到模糊离散全局滑模拥塞控制器u(k)的具体数值；(J)如果步骤(I)中u(k)的具体数值在‑p0和1‑p0之间，则该数值维持不变，如果该数值小于‑p0，则u(k)=‑p0，如果该数值大于1‑p0，则u(k)=1‑p0；(K)以u(k)+p0为概率对进入到路由器中的数据包进行丢弃/标记处理，并以该概率向发送端返回带有拥塞指示标记的应答包。